21、C++模板约束与奇异递归模板模式解析

C++模板约束与奇异递归模板模式解析

1. 受限模板的最佳实践

1.1 伪概念的不足

伪概念在错误信息方面存在明显不足。C++20 编译器通常能明确指出哪个概念未满足以及原因,而模板替换错误信息则难以解读。

1.2 利用概念进行编译测试

在编写确保某些代码无法编译的测试时,可以使用概念(或伪概念)来实现。示例代码如下:

// Example 25
template <typename R>
CONCEPT SortCompilesTest(RVALUE(R, r))->decltype(sort(r));
DECLARE_CONCEPT(SortCompiles, Test);
static_assert(SortCompiles<std::vector<int>>);
static_assert(!SortCompiles<int>);

1.3 SFINAE 和概念使用的最佳实践

以下是使用 SFINAE 和概念时的一些建议,主要适用于在应用代码中使用模板的程序员:
1. 学习 SFINAE 的基本规则 :了解 SFINAE 在哪些上下文(声明)中适用,哪些(函数体)中不适用。
2. 自然使用 SFINAE :在模板声明中使用依赖于参数的类型,在尾随返回类型中使用依赖于参数的表达式,这通常是表达模板参数约束的最简单方式。
3. 审视依赖类型

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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